"Neutrosophic Computing and Machine Learning" (NCML) es una revista académica dedicada a la publicación de estudios avanzados en neutrosofía, conjuntos neutrosóficos, lógica neutrosófica, probabilidad neutrosófica, estadística neutrosófica y enfoques neutrosóficos para el aprendizaje automático y sus aplicaciones en diversos campos. La revista da la bienvenida a trabajos profesionales en inglés o español que incluyan un breve resumen de un problema y los resultados obtenidos.

Este número (39) de "Neutrosophic Computing and Machine Learning" (NCML) presenta una amplia gama de investigaciones que demuestran la vasta aplicación de la teoría neutrosófica en múltiples campos, con un enfoque significativo en la resolución de problemas complejos del mundo real que implican incertidumbre e indeterminación.

La colección comienza con una discusión fundamental sobre el concepto de indeterminación en las teorías neutrosóficas. A partir de esta base teórica, los trabajos aplican métodos neutrosóficos a una amplia variedad de dominios. En medicina y salud, la investigación incluye la evaluación de la función respiratoria en atletas profesionales, la comparación de procedimientos quirúrgicos para la obesidad mórbida y una revisión sistemática del impacto del sistema neuroendocrino en la función inmunológica. El número también profundiza en el análisis legal y social, con artículos sobre el poder discrecional en el derecho tributario, los aspectos legales de la familia y las pensiones alimenticias, y la responsabilidad del estado con respecto a las víctimas de feminicidio.

Un tema importante en este volumen es el uso de modelos neutrosóficos para el análisis estratégico y la toma de decisiones, especialmente en negocios y políticas públicas. Los trabajos cubren la aplicación de modelos neutrosóficos PEST-FODA para pequeñas y medianas empresas (PyMEs) y para analizar la industria audiovisual cubana. Otras contribuciones exploran tecnología y educación, como el uso de métodos neutrosóficos para la gestión de procesos municipales, el desarrollo de sistemas de recomendación para estudiantes y el análisis de expresiones emocionales en la educación de estudiantes con Trastorno del Espectro Autista (TEA). En general, el número muestra la versatilidad de la computación neutrosófica al proporcionar soluciones sólidas para sistemas complejos tanto en un contexto teórico como aplicado.

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